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"cells": [
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"cell_type": "markdown",
"id": "008d2ceb-f6fa-42f6-a7df-6bd604775278",
"metadata": {},
"source": [
"---\n",
"title: \"Estimator クイックスタート\"\n",
"description: \"IBM Quantum の「Estimator」プリミティブの使用方法に関するクイックスタートガイド。\"\n",
"---\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"# Estimator クイックスタート\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "49f269ba-e11d-4e5c-bbba-9d4a10540ad8",
"metadata": {},
"source": [
"Estimatorプリミティブは、量子回路によって生成された状態に関して、1つまたは複数の観測量の期待値を計算します。 パラメータ値がプリミティブへの入力としても指定されている限り、回路をパラメータ化することができます。\n",
"\n",
"このプリミティブには、動的デカップリング、パウリ・トゥワーリング、ゲート・フォールディングZNE、PEA、PECなど、いくつかの組み込み[のエラー軽減および抑制手法](/docs/guides/error-mitigation-and-suppression-techniques)が備わっています。 また、コストと精度のバランスを簡単に調整できるオプション `resilience_level` もサポートしています。\n",
"\n"
]
},
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"id": "b7e96291-0925-4d7f-81a8-a7738549477c",
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"source": [
"このトピックの手順では、Estimator のセットアップ方法、設定に使用できるオプションの確認方法、およびプログラム内での呼び出し方法について説明します。\n",
"\n"
]
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"id": "818a2b3d-3950-4a28-8e37-39959c56484b",
"metadata": {
"tags": [
"version-info"
]
},
"source": [
"{/*\n",
" DO NOT EDIT THIS CELL!!!\n",
" This cell's content is generated automatically by a script. Anything you add\n",
" here will be removed next time the notebook is run. To add new content, create\n",
" a new cell before or after this one.\n",
" */}\n",
"\n",
"\n",
" \n",
" このページのコードは、以下の要件に基づいて開発されました。\n",
" これらのバージョン以降のご利用をお勧めします。\n",
"\n",
" ```\n",
" qiskit[all]~=2.5.1\n",
" qiskit-ibm-runtime~=0.47.0\n",
" ```\n",
" \n",
"\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "bafa61f0-c049-4ee6-ac76-a0ed97e67caf",
"metadata": {},
"source": [
"{/*Verified the v2 examples 2/29/24 - updated 10/29/24*/}\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"## 「Estimator」プリミティブの使用手順\n",
"\n",
"\n",
"\n",
"### 1. アカウントを初期化する\n",
"\n",
"まず、アカウントを初期化する必要があります。 その後、期待値の計算に使用するQPUを選択できます。\n",
"\n",
"まだ[アカウント](cloud-setup)をお持ちでない場合は、「 IBM Cloud アカウントの設定」の手順に従ってください。\n",
"\n",
"\n",
" 新たにサポートされた[フラクショナル・ゲート](/docs/guides/fractional-gates)を使用するには、インスタンス `QiskitRuntimeService` からバックエンドをリクエストする際に を `use_fractional_gates=True` 設定してください。 例:\n",
"\n",
" ```python\n",
" service = QiskitRuntimeService()\n",
" fractional_gate_backend = service.least_busy(use_fractional_gates=True)\n",
" ```\n",
"\n",
" これは実験的な機能であり、今後変更される可能性があります。\n",
"\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "71d62ba2-b1ba-405a-b304-5bdd7ec5e11b",
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"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"ibm_fez\n"
]
}
],
"source": [
"from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService\n",
"\n",
"service = QiskitRuntimeService()\n",
"backend = service.least_busy(\n",
" operational=True, simulator=False, min_num_qubits=127\n",
")\n",
"\n",
"print(backend.name)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "d894fbe3-3ea8-4db0-908e-95790b560ddb",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"### 2. 回路と観測可能変数を作成する\n",
"\n",
"Estimatorプリミティブへの入力として、少なくとも1つの回路と1つの観測変数が必要です。\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"id": "c0ad8982-d19b-46d4-8a2d-dd30357c0e52",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from qiskit.circuit.library import qaoa_ansatz\n",
"from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp\n",
"\n",
"entanglement = [tuple(edge) for edge in backend.coupling_map.get_edges()]\n",
"observable = SparsePauliOp.from_sparse_list(\n",
" [(\"ZZ\", [i, j], 0.5) for i, j in entanglement],\n",
" num_qubits=backend.num_qubits,\n",
")\n",
"circuit = qaoa_ansatz(observable, reps=2)\n",
"# The circuit is parametrized, so we will define the parameter values for execution\n",
"param_values = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "84b42c6f-d80e-4cff-8e34-03affa566a97",
"metadata": {},
"source": [
"回路と観測量は、QPUがサポートする命令のみを使用するように変換する必要があります（ *これは命令セットアーキテクチャ（ISA）* 回路と呼ばれます）。 これを行うには、トランスパイラーを使用してください。\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"id": "abefc665-24a7-466e-a9ec-67cac6a50ebd",
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"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
">>> Circuit ops (ISA): OrderedDict([('rz', 4472), ('sx', 1884), ('cz', 1120)])\n"
]
}
],
"source": [
"from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager\n",
"\n",
"pm = generate_preset_pass_manager(optimization_level=1, backend=backend)\n",
"isa_circuit = pm.run(circuit)\n",
"isa_observable = observable.apply_layout(isa_circuit.layout)\n",
"print(f\">>> Circuit ops (ISA): {isa_circuit.count_ops()}\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "b53e9ab3-7d87-4dd5-b362-138b24cfa73b",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"### 3. IBM Quantum 推定器を初期化する\n",
"\n",
"Estimator を初期化する際は、 `mode` パラメータを使用して、実行したいモードを指定してください。 取り得る値は `batch`、バッチ実行モード、セッション実行モード、ジョブ実行モードに対して、それぞれ、 `session`、または `backend` オブジェクトです。 詳細については、 [「 IBM Quantum Compute Service の実行モードの概要」](/docs/guides/execution-modes) を参照してください なお、Open Planのユーザーはセッションジョブを送信することはできません。\n",
"\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"id": "961508db-e534-4fc9-970d-7babcd6c39ef",
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"from qiskit_ibm_runtime import EstimatorV2 as Estimator\n",
"\n",
"estimator = Estimator(mode=backend)"
]
},
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"cell_type": "markdown",
"id": "59b13a43-0c9f-4fdb-a379-af5115c153e1",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"### 4. Estimatorを実行して結果を取得する\n",
"\n",
"次に、この `run()` メソッドを呼び出して、入力回路および観測量の期待値を計算します。 回路、観測可能パラメータ、およびオプションのパラメータ値のセットは\\*、プリミティブ統一ブロック\\* （ PUB ）のタプルとして入力されます。\n",
"\n"
]
},
{
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"execution_count": 5,
"id": "f1a60bad-cf09-4136-aa1a-4482759b3aea",
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
">>> Job ID: d9mq9tnurbec73e67aj0\n",
">>> Job Status: QUEUED\n"
]
}
],
"source": [
"job = estimator.run([(isa_circuit, isa_observable, param_values)])\n",
"print(f\">>> Job ID: {job.job_id()}\")\n",
"print(f\">>> Job Status: {job.status()}\")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"id": "c817cce5-4686-43d2-89a1-ed0842d8ace3",
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"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
">>> PrimitiveResult([PubResult(data=DataBin(evs=np.ndarray(), stds=np.ndarray(), ensemble_standard_error=np.ndarray()), metadata={'shots': 4096, 'target_precision': 0.015625, 'circuit_metadata': {}, 'resilience': {}, 'num_randomizations': 32})], metadata={'dynamical_decoupling': {'enable': False, 'sequence_type': 'XX', 'extra_slack_distribution': 'middle', 'scheduling_method': 'alap'}, 'twirling': {'enable_gates': False, 'enable_measure': True, 'num_randomizations': 'auto', 'shots_per_randomization': 'auto', 'interleave_randomizations': True, 'strategy': 'active-accum'}, 'resilience': {'measure_mitigation': True, 'zne_mitigation': False, 'pec_mitigation': False}, 'version': 2})\n",
" > Expectation value: 29.745702323497138\n",
" > Metadata: {'shots': 4096, 'target_precision': 0.015625, 'circuit_metadata': {}, 'resilience': {}, 'num_randomizations': 32}\n"
]
}
],
"source": [
"result = job.result()\n",
"print(f\">>> {result}\")\n",
"print(f\" > Expectation value: {result[0].data.evs}\")\n",
"print(f\" > Metadata: {result[0].metadata}\")"
]
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{
"cell_type": "markdown",
"id": "d38dd409-e0d8-4749-bb22-58ae9a53d26a",
"metadata": {},
"source": [
"\n",
"\n",
"## 次のステップ\n",
"\n",
"\n",
" * 量子コンピュータで実行する前に、 [ローカル環境でテスト](local-testing-mode)する方法をご紹介します。\n",
" * 具体的な[例](/docs/guides/estimator-examples)を確認してください。\n",
" * IBM Quantum Learning の「 [Cost関数](/learning/courses/variational-algorithm-design/cost-functions) 」のレッスンに取り組んで、プリミティブ型の扱い方を練習しましょう。\n",
" * 「[トランスパイル](/docs/guides/transpile/) 」のセクションで、ローカルでのトランスパイル方法について学びましょう。\n",
" * [「トランスパイラ設定の比較」](/docs/guides/circuit-transpilation-settings#compare-transpiler-settings) ガイドをお試しください。\n",
" * [プリミティブ・オプション](runtime-options-overview)の使い方を学びましょう。\n",
" * 「[Estimator](/docs/api/qiskit-ibm-runtime/options-estimator-options) 」のオプションに関するAPIを参照してください。\n",
"\n",
"\n"
]
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"metadata": {},
"id": "a1b8767d",
"source": "© IBM Corp., 2017-2026"
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"metadata": {
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